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对迭代无迹卡尔曼滤波算法在SLAM问题中的应用进行仿真研究。通过仿真分析发现,与一般的无迹卡尔曼滤波算法相比,迭代的算法有时无法提高SLAM的精度,继而探讨了SLAM问题中选择采用迭代算法的条件;同时针对迭代算法的观测更新阶段,用阻尼的高斯-牛顿迭代方法改进完全高斯-牛顿迭代方法,从而提出一种改进的基于迭代无迹卡尔曼滤波的SLAM算法。仿真实验对提出的迭代条件进行了验证,仿真结果表明提出的SLAM算法与无迹卡尔曼滤波算法相比,可以进一步提高SLAM问题的估计精度。 相似文献
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针对单一智能体在导航过程中存在全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)易受遮挡或干扰,惯性导航存在误差累积的问题,提出基于视觉的分层即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)空地多智能体协同算法。通过建立系统模型,采用基于扩展卡尔曼滤波融合欧氏点、逆深度点、锚定同质点3种不同特征点的分层SLAM算法,实现了对导航系统的辅助和增强。针对空地协同场景设计并开展了仿真实验。结果表明,空地多智能体协同算法可以将位置误差降低40%;而在使用锚定同质点以后,误识别率由49%降低至4%。实验验证该算法具有良好的定位精度、实用性和有效性。 相似文献
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图像序列的运动目标分割检测与跟踪是一个具有广泛应用的困难问题,特别当目标被遮挡丢失和/或大幅度机动时,算法要有很强的鲁棒性才能实现高精度的连续跟踪。通过特征角点提取、由粗到细层级匹配特征光流及其聚类分析算法实现运动目标分割,利用卡尔曼滤波估计对目标的多特征点构成的最小凸多边形描述子进行跟踪,具有抗遮挡丢失和抗机动功能,因此在跟踪过程中能够较好地保持或重新检测目标的最小凸多边形,使检测与跟踪算法鲁棒性强。对运动目标真实图像序列的实验结果充分证明了算法的优良性能。 相似文献
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针对基于压缩型扩展卡尔曼滤波(CEKF)的SLAM算法在状态增广和地图管理两方面的不足,提出了一种改进算法(ICEKF算法).读算法通过增广辅助系数矩阵即可快速完成状态增广,计算复杂度由O(N2)降低为O(NA),其中N和NA分别为全局和局部地图中的路标数.在地图管理上,ICEKF算法采用一种基于欧氏距离的局部地图动态选择方法,避免了CEKF算法对全局地图进行预先划分带来的路标分配等问题.仿真表明ICEKF算法在估计结果上与EKF算法具有一致的最优性,与CEKF算法相比计算量大大降低. 相似文献
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提出一种基于随机有限集的同步定位与地图创建算法,该算法利用随机有限集对环境地图和传感器观测信息建模,建立联合目标状态变量的随机有限集。依据Bayesian估计框架,利用概率假设密度滤波的粒子滤波实现对机器人位姿和环境地图进行同时估计。新算法避免了数据关联过程,并能更加自然有效地表达同步定位与地图创建(simultaneous localization and mapping, SLAM)问题中多特征-多观测特性及多种传感器信息。在仿真实验中,利用FastSLAM2.0算法和新算法进行对比,实验结果验证了新算法的优越性。 相似文献
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同步定位和地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)是移动机器人在未知环境中完成地图构建和定位任务的关键技术。针对多机器人SLAM中的地图融合问题,提出一种启发式的搜索方法引导局部地图的重复区域进行地图融合。每个机器人可以在不了解其相对位置的情况下建立局部地图,并将局部地图信息发送至同一工作站中,以局部地图的相似性为判断指标融合得到最优的全局地图。在机器人实物平台上进行验证,结果证明了多机器人SLAM的地图融合算法的有效性和准确性。 相似文献
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SLAM问题中特征相关性研究 总被引:2,自引:2,他引:0
结合SLAM算法及不确定性分析,对SLAM问题中的特征相关性进行了研究.并在对相关性进行详细深入分析的基础上,得到了特征稀疏的两个标准,进而提出了相关优先的特征稀疏策略,可利用较少的相关性强的特征从而减少大量的计算负担,计算误差却和一般传统方法相当.最后,采用EKF滤波对SLAM进行了仿真,通过多次Monte-Carlo仿真实验结果表明了该方法的有效性. 相似文献
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